Cómo construir perfiles de riesgo efectivos

Entendiendo los perfiles de riesgo

Los perfiles de riesgo te permiten gestionar qué reglas de riesgo aplicas a los pagos realizados en una cuenta de vendedor.

Perfiles de riesgo predeterminados

Al unirte a Adyen, recibirás un perfil de riesgo predeterminado al que se asignarán todas tus cuentas de vendedor. Este perfil predeterminado (principal) viene con una serie de reglas preconfiguradas según el nivel del producto

Personalizando perfiles de riesgo

Puedes optar por mantener esta configuración o crear múltiples perfiles de riesgo basados en las necesidades de riesgo y fraude de una cuenta de vendedor en particular. Por ejemplo, quizás prefieras tener un conjunto más estricto de reglas para una determinada región geográfica o línea de negocio que represente un mayor riesgo de fraude. 

Diseño de un perfil de riesgo efectivo

Diseñar un perfil de riesgo eficaz es un proceso continuo que implica comprender tus mercados, configurar reglas de riesgo y monitorear y actualizar continuamente tu perfil según las tendencias de fraude.  

Aprendizaje automático y reglas de riesgo

Personalizar modelos de fraude de aprendizaje automático

La última versión de nuestro motor de riesgos es una solución híbrida que combina potentes modelos de aprendizaje automático con reglas de riesgo personalizables. Para construir el perfil de riesgo más efectivo, considera tus objetivos de riesgo y optimización para la cuenta de vendedor. 

Puedes personalizar nuestro modelo de fraude de aprendizaje automático para decidir cuánto riesgo estás dispuesto a asumir. Por defecto, la regla “Aprendizaje automático: riesgo de fraude” bloqueará las transacciones con una clasificación de alto riesgo. Los umbrales de riesgo medio y alto buscan encontrar un enfoque equilibrado entre la tasa de autorización y la tasa de fraude. 

Deberías seleccionar un umbral de riesgo ‘Muy alto’ si tu objetivo es maximizar las tasas de autorización, sabiendo que es posible que se produzca algún fraude. En el extremo opuesto, un umbral de riesgo ‘Bajo’ tendrá como objetivo minimizar las tasas de fraude, con la posibilidad de bloquear transacciones legítimas. Puedes ajustar estos umbrales mientras monitoreas sus resultados usando nuestro Panel de riesgo y disputas ubicado en Customer Area. 

Creación de reglas de riesgo del cliente

Diseño de reglas de riesgo personalizadas efectivas

Para una capa adicional de mitigación de riesgos y fraudes, el motor de riesgos de Adyen te da el poder de crear reglas de riesgo personalizadas. Para crear reglas de riesgo personalizadas efectivas, considera los desafíos de riesgo y fraude que enfrenta tu empresa. Para crear las reglas de riesgo personalizadas más potentes, te recomendamos que envíes la mayor cantidad posible de campos de riesgo requeridos. Esto permite la creación de reglas granulares de BLOQUEO, PERMISO, REVISIÓN y COMPROBACIÓN 3DS. 

Por ejemplo, una regla que bloquee todas las transacciones con un monto mayor a $5,000.00 inevitablemente bloquearía a buenos compradores. 

Pero una regla que bloquee una transacción con todas las condiciones siguientes solo se activará en un pequeño subconjunto del tráfico que hayas determinado como de alto riesgo. 

  • Un importe mayor a $5,000.00 

  • Una dirección de entrega en Miami, FL 

  • Un BIN de 12345 

  • Más de cinco rechazos del emisor en las últimas 24 horas (según lo determinado por ShopperDNA) 

Reglas de riesgo de backtesting

Para obtener información sobre el rendimiento de una regla de riesgo antes de habilitarla, puedes utilizar nuestra prueba retrospectiva.

Una prueba retrospectiva te mostrará el rendimiento de la regla basado en transacciones pasadas durante un cierto período de tiempo. La efectividad de la regla se puede determinar según el resultado de transacciones anteriores.

Si tu objetivo es crear una regla de BLOQUEO que detenga la actividad fraudulenta, te enfocarás en el número y el monto de los pagos fraudulentos. Esto representa transacciones que habrían activado tu regla y que desde entonces se han convertido en notificaciones de fraude o contracargos fraudulentos. Idealmente, querrás ver más pagos fraudulentos que legítimos. La diferencia entre estas dos métricas puede darte una idea de posibles falsos positivos y ayudarte a decidir si vale la pena crear la regla según tu tolerancia al riesgo.

Con base en los resultados de la regla inversa, puedes seguir iterando en la regla, ajustando y añadiendo campos.

Una medida de efectividad para una regla de PERMISO no mostraría ninguna transacción pasada que haya resultado en fraude. 

Ten en cuenta que los datos relacionados con los pagos fraudulentos y legítimos pueden cambiar a medida que se reciban chargebacks y NoF de fraude adicionales. El conteo y el monto mostrados en los resultados de la prueba retrospectiva se basan en los resultados de las transacciones en el momento de la prueba retrospectiva.